Dans le secteur dynamique et concurrentiel des locations saisonnières, il est impératif de se distinguer pour réussir, surtout en Suisse romande. En exploitant la Computer Vision et le Traitement Naturel du Langage (NLP), il est possible d'optimiser les annonces de location et d'améliorer significativement les performances. Cet article explore un cas concret où Novatix a utilisé des technologies d'IA pour aider un client à relever ces défis.
Le Challenge du Client
Notre client possédait un portefeuille de 25 propriétés de location saisonnière. Malgré une offre de qualité, il faisait face à plusieurs défis qui entravaient son potentiel de revenus, qui était de CHF 40,000 par mois :
- Des images peu attrayantes qui ne mettaient pas en valeur les propriétés.
- Des descriptions d'annonces qui ne captaient pas l'intérêt des voyageurs.
- Un positionnement médiocre sur les plateformes de location, entraînant une faible visibilité.
La Solution
Phase de R&D (2 mois)
Après une analyse approfondie des besoins, une solution combinant Computer Vision et NLP fut conceptualisée en reprenant des modèles d'apprentissage automatique déjà disponible sur Google Cloud.
Développement de la Computer Vision et du NLP (3 mois)
Google Cloud Vision a été utilisé pour améliorer la qualité des images. Il analysait les photos des propriétés et suggérait des ajustements pour les rendre plus attrayantes et identifiait les éléments et objets visible sur les photos afin de les mettre en avant dans les annonces.
Pour optimiser les descriptions, Chat GPT, un modèle de langage avancé, a été utilisé. Il générait des descriptions engageantes et percutantes de manière industrialisée.
Intégration du Système (1 mois)
Bubble.io a été utilisé pour créer une interface utilisateur intuitive et gérer les APIs. Cela a permis une intégration en douceur de Google Cloud Vision et Chat GPT dans le système existant du client.
Formation du Personnel (2 semaines)
Le personnel a été formé à l'utilisation de la nouvelle interface et aux fonctionnalités de la solution.
Déploiement (2 semaines)
La solution a été déployée, et le contenu des annonces existantes a été optimisé grâce aux recommandations de l'IA.
Les Technologies Utilisées et Leur Intégration
- Google Cloud Vision: Utilisé pour l'analyse et l'amélioration des images.
- Chat GPT: Utilisé pour générer des descriptions optimisées.
- Bubble.io: Pour créer une interface utilisateur et gérer les API.
Le Retour sur Investissement
L’un des aspects les plus cruciaux de l’adoption de nouvelles technologies est d'évaluer le retour sur investissement (ROI). Il est essentiel de comprendre comment l'investissement initial peut générer une valeur ajoutée à long terme. Dans ce cas, le client a investi CHF 24,000 dans le projet d’IA. Examinons plus en détail le retour sur cet investissement.
Amélioration des Performances
Calcul de la Valeur Actuelle Nette (VAN)
Pour calculer la Valeur Actuelle Nette (VAN) sur 5 ans, il faut prendre en compte les flux de trésorerie futurs générés par l'investissement et les actualiser à la valeur présente. Utilisons un taux d'actualisation de 10%.
Flux de trésorerie annuel = Amélioration des revenus mensuels x 12 = CHF 15,000 x 12 = CHF 180,000 par an
| Année | Flux de Trésorerie (CHF) | Taux d'Actualisation (10%) | Flux de Trésorerie Actualisé (CHF) |
|---|---|---|---|
| 1 | 180,000 | 1 / (1+0.1)^1 = 0.909 | 180,000 * 0.909 = 163,636 |
| 2 | 180,000 | 1 / (1+0.1)^2 = 0.826 | 180,000 * 0.826 = 148,760 |
| 3 | 180,000 | 1 / (1+0.1)^3 = 0.751 | 180,000 * 0.751 = 135,237 |
| 4 | 180,000 | 1 / (1+0.1)^4 = 0.683 | 180,000 * 0.683 = 122,943 |
| 5 | 180,000 | 1 / (1+0.1)^5 = 0.621 | 180,000 * 0.621 = 111,767 |
| Total Flux Actualisés | 682,343 |
Coût initial de l’investissement : CHF 24,000
VAN = Total des Flux de Trésorerie Actualisés - Coût Initial de l’Investissement = 682,343 - 24,000 = CHF 658,343 (arrondi).
Cette VAN positive indique que l’investissement générera une valeur nette positive sur 5 ans, en tenant compte de la valeur temporelle de l’argent. Cela renforce l’argument en faveur de l’adoption de l'IA pour améliorer les performances des annonces de location saisonnière.
Conclusion
En investissant dans la Computer Vision et le NLP, notre client a significativement optimisé ses annonces de location saisonnière, avec des revenus mensuels passant de CHF 40,000 à CHF 55,000. L'augmentation du taux de réservation et de la satisfaction client témoigne de l'efficacité de la solution. Avec une VAN positive, l'investissement dans ce projet d'IA a été judicieux et profitable. Ce cas illustre comment l'intelligence artificielle peut être un catalyseur puissant pour la croissance et l'optimisation dans le secteur des locations saisonnières.